ডেটা ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা সায়েন্টিস্ট: তারা কী করতে পারে এবং কত উপার্জন করতে পারে

অনুষদের প্রধান এলেনা গেরাসিমোভার সাথে একসাথে "তথ্য বিজ্ঞান এবং বিশ্লেষণ» নেটোলজিতে আমরা বুঝতে পারি যে তারা কীভাবে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে এবং কীভাবে ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের মধ্যে পার্থক্য রয়েছে।

প্রথম পর্বে তারা জানিয়েছেন ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারের মধ্যে প্রধান পার্থক্য সম্পর্কে.

এই উপাদানটিতে আমরা আলোচনা করব যে বিশেষজ্ঞদের কী জ্ঞান এবং দক্ষতা থাকা উচিত, নিয়োগকর্তাদের দ্বারা কোন শিক্ষাকে মূল্য দেওয়া হয়, কীভাবে সাক্ষাত্কার নেওয়া হয় এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা বিজ্ঞানীরা কত উপার্জন করেন। 

বিজ্ঞানী এবং প্রকৌশলীদের যা জানা উচিত

উভয় বিশেষজ্ঞের জন্য বিশেষ শিক্ষা হল কম্পিউটার বিজ্ঞান।

যেকোন ডেটা সায়েন্টিস্ট-ডেটা সায়েন্টিস্ট বা বিশ্লেষক-কে অবশ্যই তাদের সিদ্ধান্তের সঠিকতা প্রমাণ করতে সক্ষম হতে হবে। এই জন্য আপনি জ্ঞান ছাড়া করতে পারবেন না পরিসংখ্যান এবং পরিসংখ্যান-সম্পর্কিত মৌলিক গণিত.

মেশিন লার্নিং এবং ডেটা অ্যানালিটিক্স টুল আধুনিক বিশ্বে অপরিহার্য। যদি সাধারণ সরঞ্জামগুলি উপলব্ধ না হয় তবে আপনার দক্ষতা থাকতে হবে দ্রুত নতুন টুল শেখা, কাজ স্বয়ংক্রিয় করার জন্য সহজ স্ক্রিপ্ট তৈরি করা.

এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে ডেটা বিজ্ঞানীকে অবশ্যই বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি কার্যকরভাবে যোগাযোগ করতে হবে। এটা তাকে সাহায্য করবে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন বা অনুমানগুলির গবেষণা এবং পরীক্ষার ফলাফল। বিশেষজ্ঞদের অবশ্যই চার্ট এবং গ্রাফ তৈরি করতে, ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল ব্যবহার করতে এবং ড্যাশবোর্ড থেকে ডেটা বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে সক্ষম হতে হবে।

একজন ডাটা ইঞ্জিনিয়ারের জন্য তিনটি ক্ষেত্র সামনে আসে।

অ্যালগরিদম এবং ডেটা স্ট্রাকচার. কোড লেখা এবং মৌলিক কাঠামো এবং অ্যালগরিদম ব্যবহারে ভাল হওয়া গুরুত্বপূর্ণ:

• অ্যালগরিদম জটিলতা বিশ্লেষণ,
• পরিষ্কার, রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য কোড লেখার ক্ষমতা, 
• ধির গতির কাজ,
• রিয়েল-টাইম প্রক্রিয়াকরণ।

ডাটাবেস এবং ডেটা গুদাম, ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা:

• তথ্য সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়াকরণ,
• সম্পূর্ণ সিস্টেমের নকশা,
• ডেটা ইনজেশন,
• বিতরণ করা ফাইল সিস্টেম।

হাডুপ এবং বিগ ডেটা. আরও বেশি বেশি ডেটা রয়েছে এবং 3-5 বছরের দিগন্তে, এই প্রযুক্তিগুলি প্রতিটি ইঞ্জিনিয়ারের জন্য প্রয়োজনীয় হয়ে উঠবে। প্লাস:

• ডাটা লেক
• ক্লাউড প্রদানকারীদের সাথে কাজ করা।

মেশিন লার্নিং সর্বত্র ব্যবহার করা হবে, এবং এটি কোন ব্যবসায়িক সমস্যার সমাধান করতে সাহায্য করবে তা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ। মডেলগুলি তৈরি করতে সক্ষম হওয়ার প্রয়োজন নেই (ডেটা বিজ্ঞানীরা এটি পরিচালনা করতে পারেন), তবে আপনাকে তাদের প্রয়োগ এবং সংশ্লিষ্ট প্রয়োজনীয়তাগুলি বুঝতে হবে।

প্রকৌশলী এবং বিজ্ঞানীরা কত উপার্জন করেন?

ডেটা ইঞ্জিনিয়ার আয়

আন্তর্জাতিক অনুশীলনে Glassdoor অনুযায়ী, শুরুর বেতন সাধারণত প্রতি বছর $100 হয় এবং অভিজ্ঞতার সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পায়। উপরন্তু, কোম্পানি প্রায়ই স্টক বিকল্প এবং 000-5% বার্ষিক বোনাস প্রদান করে.

রাশিয়া ইন কর্মজীবনের শুরুতে, বেতন সাধারণত অঞ্চলে 50 হাজার রুবেল এবং মস্কোতে 80 হাজারের কম নয়। এই পর্যায়ে সম্পূর্ণ প্রশিক্ষণ ছাড়া অন্য কোনো অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই।

কাজের 1-2 বছর পরে - 90-100 হাজার রুবেল একটি কাঁটাচামচ।

কাঁটা 120-160 বছরে 2-5 হাজারে বৃদ্ধি পায়। পূর্ববর্তী কোম্পানিগুলির বিশেষীকরণ, প্রকল্পের আকার, বড় ডেটা সহ কাজ ইত্যাদির মতো বিষয়গুলি যুক্ত করা হয়।

5 বছর কাজ করার পরে, সংশ্লিষ্ট বিভাগে শূন্যপদগুলি সন্ধান করা বা অত্যন্ত বিশেষায়িত পদগুলির জন্য আবেদন করা সহজ হয় যেমন:

• একটি ব্যাংক বা টেলিকমে স্থপতি বা প্রধান বিকাশকারী - প্রায় 250 হাজার।

• বিক্রেতার কাছ থেকে প্রাক-বিক্রয় যার প্রযুক্তিগুলির সাথে আপনি সবচেয়ে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করেছেন - 200 হাজার প্লাস একটি সম্ভাব্য বোনাস (1-1,5 মিলিয়ন রুবেল)। 

• এন্টারপ্রাইজ ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশন বাস্তবায়নে বিশেষজ্ঞরা, যেমন SAP - 350 হাজার পর্যন্ত।

তথ্য বিজ্ঞানীদের আয়

অধ্যয়ন কোম্পানির বিশ্লেষকদের বাজার “সাধারণ গবেষণা” এবং নিয়োগকারী সংস্থা New.HR দেখায় যে ডেটা সায়েন্স বিশেষজ্ঞরা অন্যান্য বিশেষত্বের বিশ্লেষকদের তুলনায় গড়ে বেশি বেতন পান। 

রাশিয়ায়, এক বছরের অভিজ্ঞতা সহ একজন ডেটা বিজ্ঞানীর প্রারম্ভিক বেতন 113 হাজার রুবেল থেকে। 

প্রশিক্ষণ কর্মসূচী সমাপ্তি এখন কাজের অভিজ্ঞতা হিসাবে বিবেচনা করা হয়.

1-2 বছর পরে, এই জাতীয় বিশেষজ্ঞ ইতিমধ্যে 160 হাজার পর্যন্ত পেতে পারেন।

4-5 বছরের অভিজ্ঞতা সহ একজন কর্মচারীর জন্য, কাঁটাটি 310 হাজারে বেড়ে যায়।

ইন্টারভিউ কিভাবে পরিচালিত হয়?

পশ্চিমে, বৃত্তিমূলক প্রশিক্ষণ প্রোগ্রামের স্নাতকদের স্নাতক হওয়ার পর গড়ে 5 সপ্তাহে তাদের প্রথম সাক্ষাৎকার হয়। প্রায় 85% 3 মাস পরে একটি চাকরি খুঁজে পায়।

ডেটা ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা সায়েন্টিস্ট পদের জন্য ইন্টারভিউ প্রক্রিয়া কার্যত একই। সাধারণত পাঁচটি ধাপ নিয়ে গঠিত।

সারাংশ. নন-কোর পূর্ব অভিজ্ঞতা (যেমন, বিপণন) সহ প্রার্থীদের প্রতিটি কোম্পানির জন্য একটি বিস্তারিত কভার লেটার প্রস্তুত করতে হবে বা সেই কোম্পানির একজন প্রতিনিধির কাছ থেকে একটি রেফারেন্স থাকতে হবে।

প্রযুক্তিগত স্ক্রীনিং. এটি সাধারণত ফোনে সঞ্চালিত হয়। নিয়োগকর্তার বর্তমান স্ট্যাকের সাথে সম্পর্কিত এক বা দুটি জটিল এবং অনেকগুলি সহজ প্রশ্ন নিয়ে গঠিত।

HR সাক্ষাৎকার. ফোনে করা যাবে। এই পর্যায়ে, প্রার্থীকে সাধারণ পর্যাপ্ততা এবং যোগাযোগ করার ক্ষমতার জন্য পরীক্ষা করা হয়।

প্রযুক্তিগত সাক্ষাৎকার. প্রায়শই এটি ব্যক্তিগতভাবে সঞ্চালিত হয়। বিভিন্ন কোম্পানিতে, স্টাফিং টেবিলে অবস্থানের স্তর ভিন্ন, এবং পদের নাম ভিন্নভাবে রাখা যেতে পারে। অতএব, এই পর্যায়ে এটি প্রযুক্তিগত জ্ঞান যা পরীক্ষা করা হয়।

CTO/প্রধান স্থপতির সাথে সাক্ষাৎকার. প্রকৌশলী এবং বিজ্ঞানী কৌশলগত অবস্থান, এবং অনেক কোম্পানির জন্য তারা নতুন। এটি গুরুত্বপূর্ণ যে ম্যানেজার সম্ভাব্য সহকর্মীকে পছন্দ করেন এবং তার মতামতে তার সাথে একমত হন।

বিজ্ঞানী এবং প্রকৌশলীদের তাদের কর্মজীবন বৃদ্ধিতে কী সাহায্য করবে?

ডেটা নিয়ে কাজ করার জন্য বেশ কিছু নতুন টুল হাজির হয়েছে। আর অল্প কিছু মানুষই সবার কাছে সমান ভালো। 

কাজের অভিজ্ঞতা ছাড়া অনেক কোম্পানি কর্মী নিয়োগ দিতে প্রস্তুত নয়। যাইহোক, ন্যূনতম ব্যাকগ্রাউন্ড এবং জনপ্রিয় টুলের বুনিয়াদি জ্ঞানের প্রার্থীরা প্রয়োজনীয় অভিজ্ঞতা অর্জন করতে পারে যদি তারা নিজেরাই শিখে এবং বিকাশ করে।

ডেটা ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা সায়েন্টিস্টের জন্য দরকারী গুণাবলী

ইচ্ছা এবং শেখার ক্ষমতা. আপনাকে অবিলম্বে অভিজ্ঞতার পেছনে ছুটতে হবে না বা একটি নতুন টুলের জন্য চাকরি পরিবর্তন করতে হবে না, তবে আপনাকে একটি নতুন এলাকায় যেতে ইচ্ছুক হতে হবে।

রুটিন প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করার ইচ্ছা. এটি কেবল উত্পাদনশীলতার জন্যই নয়, উচ্চ ডেটা গুণমান এবং ভোক্তার কাছে সরবরাহের গতি বজায় রাখার জন্যও গুরুত্বপূর্ণ।

মনোযোগ এবং প্রক্রিয়াগুলির "হুডের নীচে কী" বোঝা. একজন বিশেষজ্ঞ যার পর্যবেক্ষণ এবং প্রক্রিয়াগুলির পুঙ্খানুপুঙ্খ জ্ঞান রয়েছে তিনি সমস্যাটি দ্রুত সমাধান করবেন।

অ্যালগরিদম, ডেটা স্ট্রাকচার এবং পাইপলাইন সম্পর্কে চমৎকার জ্ঞান ছাড়াও আপনার প্রয়োজন পণ্য চিন্তা করতে শিখুন — একটি একক ছবি হিসাবে স্থাপত্য এবং ব্যবসা সমাধান দেখুন। 

উদাহরণস্বরূপ, যে কোনও সুপরিচিত পরিষেবা নেওয়া এবং এটির জন্য একটি ডাটাবেস নিয়ে আসা দরকারী। তারপরে চিন্তা করুন কীভাবে ইটিএল এবং ডিডব্লিউ বিকাশ করা যায় যা এটিকে ডেটা দিয়ে পূর্ণ করবে, গ্রাহকরা কী ধরণের হবে এবং ডেটা সম্পর্কে জানা তাদের জন্য কী গুরুত্বপূর্ণ, এবং ক্রেতারা কীভাবে অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে যোগাযোগ করে: কাজের সন্ধান এবং ডেটিং, গাড়ি ভাড়ার জন্য , পডকাস্ট অ্যাপ্লিকেশন, শিক্ষামূলক প্ল্যাটফর্ম।

একজন বিশ্লেষক, ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং ইঞ্জিনিয়ারের অবস্থানগুলি খুব কাছাকাছি, তাই আপনি অন্য এলাকার তুলনায় দ্রুত এক দিক থেকে অন্য দিকে যেতে পারেন।

যাই হোক না কেন, যাদের কাছে এটি নেই তাদের তুলনায় যেকোন আইটি ব্যাকগ্রাউন্ড সহ তাদের পক্ষে এটি সহজ হবে। গড়ে, অনুপ্রাণিত প্রাপ্তবয়স্করা প্রতি 1,5-2 বছরে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেয় এবং চাকরি পরিবর্তন করে। যারা শুধুমাত্র ওপেন সোর্সের উপর নির্ভর করে তাদের তুলনায় যারা গ্রুপে এবং একজন পরামর্শদাতার সাথে অধ্যয়ন করেন তাদের জন্য এটি সহজ।

নেটোলজির সম্পাদকদের কাছ থেকে

আপনি যদি ডেটা ইঞ্জিনিয়ার বা ডেটা সায়েন্টিস্টের পেশার দিকে তাকিয়ে থাকেন তবে আমরা আপনাকে আমাদের কোর্স প্রোগ্রামগুলি অধ্যয়নের জন্য আমন্ত্রণ জানাই:

• পেশা "ডেটা ইঞ্জিনিয়ার».  
• পেশা "ডেটা সায়েন্টিস্ট».
• আমরা হব "তথ্য বিশ্লেষক».

উত্স: www.habr.com